一、背景1、在Hive查询中一般会扫描整个表内容，会消耗很多时间做没必要的工作。有时候只需要扫描表中关心的一部分数据，因此建表时引入了partition概念。2、分区表指的是在创建表时指定的partition的分区空间。3、如果需要创建有分区的表，需要在create表的时候调用可选参数partitioned by二、基础语法1.创建分区表分区建表分为2种（1）单分区，也就是说在表文件夹目录下只有一
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2023-07-07 13:03:30
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Hive的分区表的作用是啥? 越多越好吗？为啥嘞？分区表的作用： 分区表极小的缩小了，数据的查找范围，提高查询速度和性能。越多越好吗： 不是的，原因：hive如果有过多的分区，由于底层是存储在HDFS上，HDFS上只有用于存储大文件，而非下文件，因为过多的分区会增加 NameNode 的负担；hive会转化成 mapreduce ,mapreduce会转化成多个task，过多的小文件的话，每个
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2023-07-16 17:51:48
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# 如何在Hive中存储分区表
在Hive中，分区表是一种根据表中的特定列值分组数据的方法，这可以帮助提高查询效率和管理数据。但是，正确地存储和管理分区表是至关重要的。本文将介绍如何在Hive中存储分区表，并提供一个实际问题的解决方案。
## 实际问题
假设我们有一个包含销售数据的表，其中包括销售日期、销售额和地区等字段。我们希望根据销售日期和地区对数据进行分区，以便更快地查询和分析数据。我
原创
2024-06-04 07:19:08
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场景有一个parquet的表table_A，然后创建一个多分区表table_B A表的数据大小大约是1.21G（parquet压缩之后的大小，数据记录大概有270W条。Table_B的分区是根据年、月、日三个条件进行分区的。insert overwrite table table_B partition (year,month,day) select id,name,... B_year as y
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2023-07-14 12:13:08
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数据分区的一般概念存在已久。其可以有多种形式，但是通常使用分区来水平分散压力，将数据从物理上转移到和使用最频繁的用户更近的地方，以及实现其他目的。Hive中有分区表的概念。我们可以看到分区表具有重要的性能优势，而且分区表还可以将数据以一种符合逻辑的方式进行组织，比如分层存储。来看看这张分区表：CREATE TABLE ods.ods_login(`uuid` string,`event` stri
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2023-09-11 17:13:50
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文章目录一、环境及测试数据二、 删除列2.1 测试表test22.2 DDL删除列？2.3 代码连接Hive Metastore删除列2.3.1 同时更新表与分区元数据三、添加列结论参考链接 一、环境及测试数据环境：CDH6.3.0，Hive 2.1.1-cdh6.3.0基础数据分区表test1，包含a,b,c,d共4列加分区列p_day，向其中插入两行数据create table test1(
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2023-10-05 20:00:08
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目录一、分区表以及作用二、静态分区1、创建静态分区:2、加载数据3、查看数据及分区4、增加分区5、查询某一分区的数据三、动态分区1、创建一个普通动态分区表一:2、创建一个普通动态分区表二:3、加载数据： 一、分区表以及作用分区表是将数据以一种符合逻辑的方式进行组织，以对表进行合理的管理以及提高查询效率。 一个分区实际上就是表下的一个目录，一个表可以在多个维度上进行分区，分区之间的关系就是目录树的
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2023-05-26 09:22:39
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# Hive分区表HDFS存储路径创建指南
在大数据处理中，Hive分区表是一种非常重要的功能，它可以提高查询效率和整理数据的能力。本篇文章将指导您如何实现Hive分区表的HDFS存储路径。下面是整个流程的步骤概述：
## 流程概述
| 步骤 | 操作 |
|------|------|
| 1 | 安装与配置Hive |
| 2 | 启动Hive服务 |
| 3 | 创建
原创
2024-08-20 05:36:59
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1.分区表的介绍在Hive中处理数据时，当处理的一张表的数据量过大的时候，每次查询都是遍历整张表，显然对于计算机来说，是负担比较重的。所以我们可不可以针对数据进行分类，查询时只遍历该分类中的数据，这样就能有效的解决问题。所以就会Hive在表的架构下，就会有分区的这个概念，就是为了满足此需求。 分区表的一个分区对应hdfs上的一个目录。 分区表包括静态分区表和动态分区表，根据分区会不会自动创建来区分
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2023-06-28 13:56:08
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之前主要研究oracle与mysql，认为hive事实上就是一种数据仓库的框架，也没有太多另类，所以主要精力都在研究hadoop。hbase，sqoop，mahout，近期略微用心看了下hive。事实上hive还是比我想象中好用的多，心里有点点暗爽，不论是与hadoop的衔接，还是在对外查询分析，定期hsql生成报表方面，都很方便。能够不用mapreduce。直接用hive生成报表。真是方便。Hi
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2023-07-12 21:50:49
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fs://hdfs://192.168.8.101:8020/user/hive/warehouse/data.txt' 创建
原创
2022-11-24 21:17:11
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1.单分区hive> create table person5( > id int, > name string, > likes array<string>, > address map<string,string>) > partitioned by(age int)
原创
2022-07-01 20:49:59
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一、分区表概念： 分区为 HDFS 上表目录的子目录，数据按照分区存储在子目录中。如果查询的 where备注：Hive 中的表对应为 HDFS 上的指定目录，在查询数据时候，默认会对全表进行扫描，这样时间和性能的消耗都非常大。使用场景：
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2023-07-06 17:25:09
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文章目录1. 前言2. 表的分区2.1 建立带有分区的表2.2 导入数据2.3 查询3. BUG补充 1. 前言Hive中存放的数据量往往很大，而处理庞大的数据需要耗费大量的时间，若是每次查询都对全部的数据集进行检索，效率将会极其的低下。而且我们在大多数的情况下并不需要对全部的数据进行检索，因此引入分区和分桶的方法将会减少每一次扫描总数据量，并显著的改善性能。2. 表的分区把数据按照单个或多个列
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2023-07-11 11:43:53
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分区表与分桶表的区别：创建表时可以同时为表创建一个或者多个分区，我们在加载数据时为期指定具体的 分区，查询数据时可以指定具体的分区从而提高效率。分区表是把分区当成目录的，分区实际上是将表文件分成多个有标记的小文件以方便查询。分区表：在Hive Select查询中，一般会扫描整个表内容(HDFS上文件的内容)，会消耗很多时间做没必要的工作。分区表指的是在创建表时，指定partition的分区空间。使
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2023-09-20 06:05:30
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基本知识： Hadoop：文件相关操作比如： hadoop fs -rmr 'hdfs://hdfs://192.168.8.101:8020/user/hiv /warehouse'; hadoop fs -put '/user/hive/warehouse/data.txt' 'hdfs://hdfs://192.168.8.101:8020/user/hi...
原创
2023-04-28 00:07:59
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HQL操作之-DDL命令参考:https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+DDL Hive表结构.png
查询数据库信息1-- 查看数据库信息
2desc database mydb2;
3desc database extended mydb2;
4describe database ex
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2023-05-25 16:17:38
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Hive 的分区通过在创建表时启动 PARTITION BY 实现，用来分区的维度并不是实际数据的某一列，具体分区的标志是由插入内容时给定的。当要查询某一分区的内容时可以采用 WHERE 语句， 例如使用 “WHERE tablename.partition_key>a” 创建含分区的表。创建分区语法如下。CREATE TABLE table_name(
...
)
PARTITION BY
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2023-07-07 18:40:01
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分区表实际上就是对应一个 HDFS 文件系统上的独立的文件夹，该文件夹下是该分区所有的数据文件。Hive 中的分区就是分目录，把一个大的数据集根据业务需要分割成小的数据集。在查询时通过 WHERE 子句中的表达式选择查询所需要的指定的分区，这样的查询效率会提高很多。
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2023-07-12 10:34:04
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一、分区简介为了对表进行合理的管理以及提高查询效率，Hive可以将表组织成“分区”。分区是表的部分列的集合，可以为频繁使用的数据建立分区，这样查找分区中的数据时就不需要扫描全表，这对于提高查找效率很有帮助分区是一种根据“分区列”（partition column）的值对表进行粗略划分的机制。Hive中的每个分区对应数据库中相应分区列的一个索引，每个分区对应着表下的一个目录，在HDFS上的表现形式与
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2023-08-18 13:41:49
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